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通过简要介召滚动轴承工作原理,轴承缺陷和故障产生原因,进而阐述滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统(TADS)的原理、并对滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统(TADS)应用的意义进行分析。 相似文献
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通过简要介召滚动轴承工作原理，轴承缺陷和故障产生原因，进而阐述滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统（TADS）的原理、并对滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统（TADS）应用的意义进行分析。 相似文献
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针对早期轴承故障的振动信号特征匹配度低的问题,本文给出一种优化VMD在轴承故障诊断中的应用。首先通过优化VMD突出信号有效信息;然后提取出最佳分量的特征向量;最后将支持向量机作为分类算法,识别轴承的故障类型。实验结果表明,该方法避免了VMD参数选取的盲目性,能够有效诊断出轴承的早期故障。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(9)
针对滚动轴承信号的不规则特性及振动信号表现出强非平稳性给滚动轴承故障特征提取带来困难的问题,提出VMD变分模态分解与对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。仿真实验结果表明所提方法能够有效地对滚动轴承进行故障诊断。 相似文献
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滚动轴承是机械设备中广泛应用的零件,其运行状态直接影响着整个机械设备的安全,因此进行滚动轴承的早期故障诊断十分重要。本文结合EMD（经验模态分解）和Hilbert包络解调技术,对滚动轴承故障信号进行了分析,首先利用EMD将信号分解成含不同频率成分的多个IMF（本征模态函数）分量,然后挑选其中的高频IMF分量进行Hilbert包络解调,有效提取出了信号中的故障特征,验证了基于EMD的Hilbert包络解调分析方法在滚动轴承故障分析中的有效性。 相似文献
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轴承早期的故障信号属于微弱信号,在强噪声背景下很难被发现,针对该问题,提出了一种局部均值分解(Local Mean Decomposition)方法的滚动轴承故障特征提取方法。通过分析故障仿真信号发现LMD将复杂信号分解为若干PF分量,先用MED对故障信号进行降噪,然后对降噪后的信号进行LMD分解,成功提取了故障信号。 相似文献
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重载的铁路货车滚动轴承极易出现损伤类故障,因故障的突发性使得振动信号具有非线性、非平稳的特性,且振动信号极易受非检测部位振动的干扰,而使得有效信号不易被提取,传统的基于傅里叶变换的检测方法无法有效将非平稳的振动信号中的干扰去除,造成最终的检测准确率不高的问题。为了提高检测准确率,提出基于小波包的检测方法,首先针对振动信号的非平稳特性采用小波滤波有效去除其中的干扰,然后通过最小二乘支持向量机提取出非平稳振动信号中的故障特征信号并完成故障检测。实验表明,这种方法能够有效去除振动信号中的干扰,并准确检测重载铁路货车上的滚动轴承损伤故障。 相似文献
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由于滚动轴承故障信号的频带难以识别,故传统方法在诊断故障过程中存在故障识别准确率较低等问题,提出基于自适应变分模态分解(AAVMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,确定准确的模态数,并利用模态数确定方法获取最大峭度值;然后,对初始振动信号进行AAVMD分解,得到固定数量的本征模态分解量(IMF);再利用共振技术选取具有丰富故障信息的IMF分量;最后,处理所选取IMF分量的带通滤波,并对其进行包络解调分析,通过上述步骤获取故障特征频率,完成滚动轴承故障诊断。实验结果表明,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且具有较强的实用性。 相似文献
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铁路货车滚动轴承热轴是货车运用中的常见故障,严重影响铁路运输安全。对铁路货车滚动轴承发热的原因进行了分析,通过对热轴的检查判断,提出了热轴故障的处理方法。 相似文献
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滚动轴承即是旋转机械转子系统以及部分往复机械曲轴组件的重要支撑部件,又是机器上的易损件,严重的轴承故障会导致机器剧烈振动和噪声,降低设备效率,甚至会引起设备的损坏。频谱分析技术可以有效地找出滚动轴承的故障特征频率,以此达到早期发现问题,及早采取措施,防止发生严重机器故障的目的。 相似文献